堆排序概述 Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于,我们不是扫描整个列表来查找最大的项目,而是将列表转换为最大堆(父节点的值总是大于子节点,反之最小堆)以加快速度。 注意:堆一定是一棵完全二叉树 先上一张堆排序动画演示图片: 图、树、二叉树、二叉堆等基本...
1)初始化堆:将R[1..n]构造为堆; 2)将当前无序区的堆顶元素R[1]同该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为新的堆。 因此对于堆排序,最重要的两个操作就是构造初始堆和调整堆,其实构造初始堆事实上也是调整堆的过程,只不过构造初始堆是对所有的非叶节点都进行调整。 大顶堆构造以及利用大顶堆...
主要是堆排序算法利用堆的特性,比如最大堆的堆顶元素最大,最小堆堆顶元素最小。下面我们来根据最大堆来分析下。 堆排序(升序)的基本思路是:建堆和排序。简单概括如下: 建堆:将数列a[1...n]构造成最大堆。 排序:将a[1]和a[n]交换,使a[n]是a[1...n]中的最大值;然后将a[1...n-1]重新调整为...
一般我们说topK问题,就可以用大顶堆或小顶堆来实现, 最大的 K 个:小顶堆 最小的 K 个:大顶堆 二、大顶堆的构建过程 大顶堆的构建过程就是从最后一个非叶子结点开始从下往上调整。 最后一个非叶子节点怎么找?这里我们用数组表示待排序序列,则最后一个非叶子结点的位置是:数组长度/2-1。假如数组长度为9...
► 堆排序的大致步骤 创建堆，将堆首尾元素互换，缩减堆的大小直到堆尺寸为1。具体步骤如下：创建一个堆H[0……n-1]，这里我们以构建大顶堆为例；将堆首元素（即最大值）与堆尾元素互换；减小堆的大小，并对堆进行调整，以确保新的数组顶端数据位于正确位置；重复步骤2和3，直至堆的尺寸缩减为1。此外，...
最小堆:对堆树中任意子树满足:父节点小于等于任一子节点;堆顶元素是堆中最小元素。 堆树是一颗完全二叉树。 用途 根据上述性质,我们可以从最大堆/最小堆顶取到最大/最小元素,常用来解决从数组中找第k个最大/最小元素、合并k个有序数组、排序的问题。 数据结构 如果想要自定义一个堆的数据结构,以最小堆...
构建大顶堆 在堆排序的实现中，通过从数组的中间位置开始向前遍历并调用heapify函数，可以成功实现大顶堆的构建。具体来说，在循环中，我们从数组的中点开始，向前遍历每个非叶子节点，并调用该函数。heapify函数是堆调整的关键，它确保当前节点和其子节点之间的值满足大顶堆的性质。交换与调整过程 一旦大顶堆构建完成...
堆排序(Heapsort)是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法，它是选择排序的一种。可以...
我写的大堆排序算法如下: package com.nrsc.sort; public class HeapSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = { 49, 38, 65, 97, 23, 22, 76, 1, 5, 8, 2, 0, -1, 22 }; heapSort(arr); System.out.println("排序后:"); ...
1. 堆排序的定义 堆排序（Heap Sort）是一种高效的选择排序算法。其核心思想是：通过构建堆来对数据进行排序，每次从堆中取出最大（或最小）的元素，直到堆为空。在堆排序过程中，我们可以选择使用大根堆或小根堆，前者每次取出的都是当前序列中的最大元素，后者则取出最小元素。堆排序的时间复杂度为O(nlogn)...